facade模式--结构型模式

最新推荐文章于 2024-10-08 22:19:57 发布
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本文详细介绍了Facade模式的概念及其应用场景，通过浅显易懂的方式帮助读者理解这一设计模式的核心思想。
设计模式-外观模式-Facade Pattern
wesigj的博客
09-03 2614
例如，在Java微服务项目中，外观模式可以用于代码分层，其中Facade作为对外暴露API接口的一层，Controller作为API的实现类，Service为核心业务服务。在这些语言中，外观模式的实现方式可能会有所不同，但核心思想是一致的：提供一个高级的接口，简化对子系统的操作。这种模式隐藏了子系统的细节，使得客户端代码可以通过一个简单的接口来访问子系统的功能，从而降低了客户端与复杂子系统之间的耦合度。外观模式是一个强大的工具，可以帮助简化复杂系统的接口，但也应该谨慎使用，以避免引入不必要的抽象层次。
精选资源
c++设计模式-结构型模式-外观模式
06-13
c++设计模式-结构型模式-外观模式；qt工程；c++简单源码； 外观（Facade）模式又叫作门面模式，是一种通过为多个复杂的子系统提供一个一致的接口，而使这些子系统更加容易被访问的模式。该模式对外有一个统一接口，...
设计模式 -- 结构型模式
xiaotiaoza的博客
04-21 1003
结构型模式描述如何将类或对象按某种布局组成更大的结构。它分为类结构型模式和对象结构型模式，前者采用继承机制来组织接口和类，后者釆用组合或聚合来组合对象。由于组合关系或聚合关系比继承关系耦合度低，满足“合成复用原则”，所以对象结构型模式比类结构型模式具有更大的灵活性。代理模式适配器模式装饰者模式桥接模式外观模式组合模式享元模式由于某些原因需要给某对象提供一个代理对象以控制对该对象的访问。这时，访问对象不适合或者不能直接引用目标对象，代理对象作为访问对象和目标对象之间的中介。
结构型模式-外观Facade模式
越一步之距
04-14 388
        外观模式将复杂系统的内部子系统与客户程序之间的依赖解除，它侧重于简化接口，更多的是一种架构模式。 外观模式角色：◊Facade：将客户端的请求转给相应的子系统处理。◊ SubSystem：实现各个子系统的具体功能。优点：1、实现子系统与客户端之间松耦合关系2、减少客户端处理对象的数目，使子系统使用其他更加方便容易。结构图：namespace Libraries.Test.Desig...
FACADE 外观模式 --对象结构型模式
知行合一
09-23 397
Facade模式 外观模式 对象结构型模式 1、意图 为子系统中的一组接口提供一个一致的界面，Facade模式定义了一个高层接口，这个接口使得这一子系统更加容易使用。
java设计模式--结构型模式
persistence_PSH的博客
08-22 1401
结构性模式：适配器模式、桥接模式、装饰模式、组合模式、外观模式、享元模式、代理模式。
设计模式-外观模式（Facade）
miaoyl的博客
11-08 3030
外观模式（Facade Pattern）是一种结构型设计模式，这种模式通过为多个复杂的子系统提供一个一致的接口，来隐藏系统的复杂性，从而使得这些子系统更加容易被访问。该模式的主要意图是为子系统中的一组接口提供一个一致的界面，定义了一个高层接口，使得这一子系统更加容易使用。外观模式在日常开发中是经常被使用的一种设计模式，它通过引入一个外观角色，简化了客户端与子系统之间的交互关系，为复杂的子系统调用提供一个统一的入口，降低了客户端的使用难度。
【Java中23种面试常考的设计模式之外观模式(Facade)---结构型模式】
Coder_ljw的博客
11-01 393
我们要进行学习的是:【Java中23种面试常考的设计模式之外观模式(Facade)—结构型模式】。 1. 降低访问复杂系统的内部子系统时的复杂度，简化客户端之间的接口。 2. 为子系统中的一组接口提供一个一致的界面，外观模式定义了一个高层接口，这个接口使得这一子系统更加容易使用。
Java设计模式-结构型模式
qq_51922077的博客
10-09 796
java设计模式- 结构型模式基础知识
设计模式 - 结构型
weixin_41733034的博客
10-08 1442
本文详细介绍了设计模式中结构型这一分类：Bridge 模式，Decorator 模式，Adapter 模式，Facade 模式，Proxy 模式，Composite 模式，Flyweight 模式。 对于其中常用的部分笔者附上了实例代码以及使用过程中得到的体会，与之相对的，我们也会简要略过了一些不那么常用的设计模式。
PHP设计模式（九）外观模式Facade实例详解【结构型】
12-18
外观模式是一种结构型设计模式，其主要目的是为了解决复杂的系统划分成多个子系统后，如何降低子系统间的耦合度，提高系统的可维护性和可扩展性。它通过提供一个统一的接口，使得外部客户端可以直接与这个接口交互，...
基于PID优化和矢量控制装置的四旋翼无人机（Matlab&Simulink实现）
最新发布
12-27
基于PID优化和矢量控制装置的四旋翼无人机（Matlab&Simulink实现）
具有多种最大功率点跟踪（MPPT）方法的光伏发电系统（P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化）之使用粒子群算法的最大功率点追踪（MPPT）（Simulink仿真实现）
12-27
具有多种最大功率点跟踪（MPPT）方法的光伏发电系统（P&O-增量法-人工神经网络-模糊逻辑控制-粒子群优化）之使用粒子群算法的最大功率点追踪（MPPT）（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了一个涵盖多个科研领域的综合性MATLAB仿真资源集合，重点聚焦于光伏发电系统中基于粒子群优化（PSO）算法的最大功率点追踪（MPPT）技术的Simulink仿真实现。文档还列举了多种MPPT方法（如P&O、增量电导法、神经网络、模糊逻辑控制等），并展示了该团队在电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划、无人机控制、信号处理等多个方向的技术服务能力与代码实现案例。整体内容以科研仿真为核心，提供大量可复现的Matlab/Simulink模型和优化算法应用实例。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源背景，熟悉MATLAB/Simulink环境，从事科研或工程仿真的研究生、科研人员及技术人员。; 使用场景及目标：①学习并实现光伏系统中基于粒子群算法的MPPT控制策略；②掌握多种智能优化算法在电力系统与自动化领域的建模与仿真方法；③获取可用于论文复现、项目开发和技术攻关的高质量仿真资源。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资料，按照研究方向选取对应模块进行实践，重点关注Simulink模型结构与算法代码逻辑的结合，注重从原理到仿真实现的全过程理解，提升科研建模能力。
STM32读取GY-87资源文件介绍
12-27
提供了STM32读取GY-87（包含MPU6050、HMC5883、BMP180）的相关资源文件，用户可以方便地直接使用。 资源文件简介 该资源文件包括STM32与GY-87模块的通信代码，实现了对模块中MPU6050（加速度计、陀螺仪）、HMC5883（电子罗盘）以及BMP180（气压计）的读取。 注意事项 资源文件已经过测试，确保可以直接在STM32上运行。 使用前请确保STM32的开发环境已正确配置。 资源文件中不包含硬件连接图和原理图，请根据实际情况自行查阅相关资料进行硬件连接。 请遵循相关法律法规，合法使用本资源文件。
热成像人物检测数据集_20251119_014618.zip
12-27
热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称：热成像人物检测数据集 图片数量： 训练集：424张图片 验证集：121张图片 测试集：61张图片 总计：606张热成像图片 分类类别： - 热成像人物：在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物：在非热成像或普通图像中的人物实例，用于对比分析 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像，覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型，提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发： 集成至红外摄像头或热成像设备中，实现实时人物检测功能，应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新： 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究，助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训： 可用于高校或培训机构，作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源，提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性： 每张图片均由专业标注员标注，确保边界框定位准确，类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别，提供对比数据，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强： 数据覆盖多种环境条件，如不同光照和天气，模拟真实世界应用，适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高： YOLO标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLOv5、YOLOv8等），可直接加载使用，支持快速模型开发和评估。 应用价值突出： 专注于热成像人物检测，在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值，支持早期预警和高效决策。
mpu6050滤波算法角标串口stm32
12-27
下载前必看：https://pan.quark.cn/s/9c5b7fe89b97 CMSIS NN Lib example armnnexamplecifar10 for Cortex-M4 and Cortex-M7. The example is configured for uVision Simulator.
创新无忧基于白鲨算法WSO优化广义神经网络GRNN电机故障诊断（Matlab代码实现）
12-27
【创新无忧】基于白鲨算法WSO优化广义神经网络GRNN电机故障诊断（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于白鲨算法（WSO）优化广义神经网络（GRNN）的电机故障诊断方法，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法结合智能优化算法与神经网络技术，通过WSO算法优化GRNN的关键参数，提升其在电机故障诊断中的准确性与鲁棒性。文档还展示了该团队在多个科研领域的技术积累，涵盖机器学习、深度学习、信号处理、电力系统优化、路径规划、无人机应用等多个方向，突出其在MATLAB仿真与算法开发方面的综合实力。; 适合人群：具备一定编程基础，熟悉Matlab工具，从事电气工程、自动化、人工智能或智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电机系统故障诊断，提升工业设备运维智能化水平；②为科研人员提供WSO优化GRNN的算法实现参考，支持论文复现与技术创新；③拓展智能算法在电力系统、工业控制等领域的应用边界； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注WSO算法与GRNN的结合机制，理解参数优化过程，并可借鉴文中其他案例拓宽研究思路，建议按文档结构逐步深入，充分利用附带的网盘资源辅助学习与开发。
工业液体目标检测数据集_20251118_032115.zip
12-27
一、基础信息 数据集名称：工业液体目标检测数据集 图片数量：训练集2550张图片，验证集233张图片，测试集82张图片 分类类别：Battery Acid（电池酸）、Bleach（漂白剂）、Coolant（冷却剂）、Fuel（燃料）、Hydraulic Fuel（液压燃料）、Motor Oil（机油） 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务 数据格式：JPEG和PNG图片，来源于真实场景 二、适用场景 工业安全监控：用于检测工作场所中的液体泄漏或不当存储，提升安全管理和风险预防。 环境监测应用：在野外或城市环境中识别危险液体污染，支持环境保护和清理行动。 汽车与机械维护：辅助检测车辆中的各种液体类型，如机油和冷却剂，用于维修和保养系统。 物流与仓储管理：在运输和存储过程中监控液体容器状态，确保合规性和操作安全。 三、数据集优势 类别覆盖广泛：包含6种常见液体类型，涵盖工业、汽车和环境领域，增强模型识别多样性。 标注质量高：采用YOLO格式，边界框定位精确，便于直接加载到主流深度学习框架进行训练。 数据规模合理：训练集超过2500张图片，提供充足样本用于模型学习，提升泛化能力。 实战应用性强：专注于目标检测任务，支持快速集成到AI系统中，用于实际场景的液体识别与分类。
心率变异性（HRV）的非线性信号分析Matlab代码.zip
12-27
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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